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哈啰出行
世界模型-重建算法工程师/专家
立即应聘

世界模型-重建算法工程师/专家

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
PyTorch
CUDA
高斯溅射
4D Gs
Depthanythingv3
Feedforward-Gs
激光里程计
视觉重建

AI 估算 · 35k–70k

该职位要求硕士以上且专家级,技术前沿,参考上海算法专家薪资范围。

职位详情

关于这个职位

该职位聚焦于3D场景重建算法,包括激光雷达、视觉和4D高斯溅射重建

你将参与前沿算法的复现与优化,提升重建精度和效率,为自动驾驶感知提供高质量数据支持
适合对3D视觉和机器人技术有热情、具备扎实工程能力的算法工程师

最低要求

基础背景:计算机/数学/机器人等相关专业硕士及以上

精通 Python/C++ 及 PyTorch,具备极致的代码与工程能力
核心要求:深刻理解重建算法的底层原理,有相关算法研究或落地经验

工作职责

激光重建算法,负责经典激光里程计算法复现与优化工作,高效支持自动标注数据来源

视觉重建算法,负责复现DepthAnythingv3等视觉重建算法,并改进以提升视觉重建精度、动静态分离等关键问题
高斯重建算法,负责逐场景4D GS重建算法优化,以及Feedforward-GS算法的预研,提升NVS效果和算法效率

优先资格

加分项:熟悉图形学渲染管线、CUDA 性能优化

在顶会以一作发表论文,或在 Waymo/nuScenes 等竞赛中名列前茅

AI 洞察

优缺点分析

  • 技术前沿:涉及4D GS、Feedforward-GS等最新重建范式,技能积累价值高
  • 公司平台:哈啰出行超大型企业,数据资源和业务场景丰富
  • 行业前景:自动驾驶和机器人领域对高精度重建需求持续增长
  • 技术难度大:需要同时掌握激光、视觉、高斯重建多个方向,学习曲线陡峭
  • 竞争激烈:类似岗位在AI公司招聘中要求高,候选人需有扎实成果
  • 工作强度:互联网公司算法岗可能存在较大项目压力
  • 适合对3D视觉和重建算法有浓厚兴趣、具备扎实编程和数学功底、渴望在技术前沿深耕的求职者

角色解读

  • 技术纵深:从算法复现到创新,成长为3D重建领域专家
  • 横向扩展:积累自动驾驶感知、机器人导航等多领域经验
  • 管理晋升:带领团队主导重建技术方向,成为技术Leader
  • 复现和优化激光里程计算法,为自动标注提供高效数据来源
  • 改进视觉重建算法(如DepthAnythingv3),提升精度和动静态分离效果
  • 研究4D高斯溅射重建和Feedforward-GS算法,提升新视角合成质量和计算效率
  • 精通Python/C++和PyTorch,具备极致的代码和工程能力
  • 深刻理解激光SLAM、视觉多视图几何、神经渲染等重建算法原理
  • 熟悉图形学渲染管线或CUDA优化是重要加分项

申请策略

  • 关注哈啰在自动驾驶或智慧出行领域的业务方向,在面试中结合场景提出见解
  • 准备1-2个重建相关的完整项目案例,从问题定义到算法设计、实现、评估
  • 突出在激光/视觉重建或相关领域的项目经验,说明具体贡献和效果
  • 强调顶会论文或竞赛成绩,如Waymo、nuScenes等
  • 展现工程能力:C++/Python高性能代码、CUDA优化案例
  • 提前复习SLAM基础、多视图几何、NeRF/3D Gaussian Splatting原理
  • 动手复现经典重建算法(如ORB-SLAM、COLMAP、DepthAnything),理解细节

面试指南

  • 对于原理性问题,先给出数学或物理模型,再结合实际场景说明改进点
  • 对于优化问题,从瓶颈分析出发,提出具体策略(数据、网络结构、并行计算等)
  • 对于开放性问题,采用STAR法则:情境、任务、行动、结果
  • 请解释激光里程计的基本原理,以及如何应对动态物体干扰?
  • DepthAnythingv3的核心改进是什么?如何提升单目深度估计的精度?
  • D Gaussian Splatting相比静态GS有哪些挑战?如何优化时序一致性?
  • 如何用CUDA加速高斯栅格化渲染?请描述优化思路
  • 你在重建项目中最得意的技术突破是什么?遇到了哪些困难?

匹配度报告

68
综合匹配度

前沿重建算法岗,技术成长空间大,但薪资和WLB信息不明,适合技术狂热者。

适合人群
最适合以技术成长为第一驱动力的求职者,对工作生活平衡要求不高,愿意投身前沿技术。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70

薪资福利匹配

65中等

薪资未明确披露,但参照行业水准和公司规模,预计处于市场中上水平;福利信息未知,因此补偿性动机满足程度一般。

薪资信号未披露 (35K-70K/月)

成长发展匹配

85较高

该职位涉及激光、视觉、高斯重建等多个前沿技术方向,技能成长空间大,且公司平台可提供丰富场景;但未提及明确晋升路径,故评分良好。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈激光重建、视觉重建、高斯溅射、4D GS、Feedforward-GS、DepthAnythingv3、PyTorch、C++、CUDA
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

工作地点在上海,但未提及远程或弹性办公,也无WLB相关描述,推测为常规现场办公模式,生活化动机满足有限。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值匹配

70中等

重建算法在自动驾驶和机器人领域有重要应用,行业发展迅速,但职位描述未突出社会价值或使命感,意义感一般。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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